基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析

为揭示大气污染的演变规律,推动京津冀及周边地区空气质量的持续改善,针对大气重污染发生—演变—消散全过程的核心科学问题,在京津冀及其周边地区建立大气污染传输通道立体观测网,围绕2017年秋冬季和2018年春、秋、冬三季开展重污染时段和重污染过程的地基和车载走航观测,评估区域大气污染输送和城市间大气污染的相互传输量.结果表明:北京市污染呈明显的区域性特征,春季主要受区域不利扩散条件及沙尘传输影响,秋季主要受西南通道传输影响,冬季主要受西南、南部、东南通道混合层内传输与区域扩散条件不利的共同影响.秋冬季京津冀地区NO₂、SO₂污染物垂直柱浓度整体低于西南、东南和南部输送通道区域,当弱南风静稳天气条件主导时,北京市易受到污染物输送的影响,形成局域污染过程.研究显示,北京市重污染时段外来污染物各类尺度输送通道中,西南通道污染传输为主导,部分时段还受到东南和东部通道污染传输的影响.      

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月~2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4~6月区域输送最显著,7~8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2~3 m ·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影响,重污染期间PM_2.5输送贡献占比超过均值,约偏高10%~15%.重污染过程中,开始积累阶段和峰值阶段,输送贡献占比高于其它时期,与暴发阶段相比偏高14.5%和19.5%,重污染暴发阶段本地排放贡献更明显,比均值偏高9.9%.     

银川市冬季两次典型持续大气污染过程对比分析

为了探究边界层气象要素时空分布及其变化对银川市冬季持续污染天气过程污染物质量浓度变化的影响机制,利用2016年12月1日-2017年1月31日逐时空气质量以及地面和逐日定时探空气象观测数据,根据大气污染级别和过程持续时间,选取2016年12月9-21日（简称"1211过程"）和2016年12月29日-2017年1月9日（简称"1231过程"）为研究对象,采用统计和天气诊断相结合的方法,在分析比较银川市冬季两次典型持续污染过程演变特征及其与地面气象要素关系的基础上,探讨了大气环流、边界层要素变化对银川市冬季典型污染过程的可能影响机制.结果表明:①银川市冬季两次大气污染过程持续阶段,地面均以偏东或偏南风为主,风速较小,相对湿度较大,能见度较低;在污染清除阶段,地面风向转为西北或偏北风,风速较大,相对湿度较小,能见度较高.②当冬季欧亚大陆中纬度区域500 hPa高空盛行纬向气流,850 hPa高度上银川市受反气旋环流和暖温度脊控制,并且有弱暖平流从西南部向北输送时,银川市易出现静稳型持续污染天气.③冬季银川市持续大气污染过程中,ρ（PM_2.5）与风速呈负相关（R平均值为-0.326）,与相对湿度呈正相关（R平均值为0.688）,与能见度呈显著负相关（R平均值为-0.905）,与边界层高度呈较显著负相关（R平均值为-0.575）.④银川市冬季静稳型持续污染天气主要分为弱西北和平直西风气流型两种,弱西北气流型具有近地面层逆温弱,污染物积累慢,清除快的特征;平直西风气流型具有近地面层逆温强,污染物积累快,清除慢的特征.研究显示,冬季银川市上空500 hPa高度盛行纬向气流,地面主导风向为偏东或偏南风时,随着地面相对湿度增大、近地层风速减小、大气垂直上升运动减弱、边界层高度降低,大气中ρ（PM_2.5）将迅速升高,银川市易出现以PM_2.5为首要污染物的静稳型持续污染天气.      

区域输送对天津臭氧污染的影响

采用大气化学模式定量估算2019年4月～9月区域输送对京津冀区域,特别是天津市O₃浓度的影响,分析天气形势和气象条件与区域输送的关系.结果显示,京津冀区域13个城市O₃以区域输送贡献为主,不同城市O₃差异较大,天津本地贡献占比24%,区域输送以京津冀区域其他城市和山东为主,共贡献48.3%.低压、低压前和低压后形势下,O₃区域输送占比最高.途径天津偏南区域的气流是造成天津高浓度O₃污染的重要因素,也是区域输送的主要路径.随着O₃浓度升高,输送贡献占比呈逐步上升趋势,重度污染时本地生成与区域输送贡献相当.一次典型O₃污染过程分析表明,高温强辐射天气和有利的天气形势促进O₃本地生成,西南气流和弱下沉气流下的区域输送共同维系了这场持续3d的连续污染过程.     

北京及周边地区大气污染数值模拟研究

北京周边地区污染源对北京市区大气环境的影响不可忽视.利用区域大气污染模式,系统模拟分析2002-08-17T09:00-2002-08-29T08:00污染传输过程;选择典型污染时段,结合气象资料进行比较分析,计算各时段周边地区和北京自身大气污染物对北京大气环境污染的贡献和贡献率;进一步证实了在大气条件有利于污染物输送的背景下,周边地区污染源的中远距离输送对北京大气环境质量的影响不可忽略.研究表明:有特殊天气背景时,即研究区域在西南风气流场的控制之下,周边地区污染源对北京的贡献比北京自身的大;没有特殊天气时,北京自身的贡献大于周边地区对其的贡献.      

辽宁中部城市群灰霾天气的外来影响——个案分析

利用MODIS卫星资料、空气质量监测资料、地面气象资料及后向轨迹方法,分析研究了2011年10月28-29日辽宁中部城市群一次灰霾天气过程.结果表明:此次辽宁中部城市群灰霾过程主要受京津冀外来灰霾污染的影响;在高压后部弱西南气流天气形势控制下,近地面的西南气流通过辽西走廊和海上通道,将京津冀地区灰霾污染物传输至辽宁中部地区,从而造成辽宁中部城市群灰霾污染过程;MODIS卫星图和后向轨迹图显示的灰霾范围、传输路径及PM10浓度跃变点自南向北推移的时间变化也支持这一结论.虽然“联防联控”是治理区域灰霾污染的重要手段,但也要看到区域灰霾污染的跨区域影响问题.     

北京边界层外来污染物输送通道

由京、津、冀气候站历史资料及激光雷达资料分析,在稳定天气条件下,北京市外来污染物各类尺度的输入通道流场分为边界层西南气流、东南气流和东风气流风带型,其中对形成北京输送汇风带的统计表明,西南风带汇发生频率占45%,东南风带汇占36%,东风风带汇占19%。输送通道是指空间和时间稳定性风带,是区域尺度、局地尺度的范围内相继出现的欧拉风场,且有多频率发生的特征。按城市间尺度流型可分为城市间东风、西南风、东南风输送通道。具有一定空间尺度和时间尺度的相继性、接续性输送特征,按配置的天气系统可分为大陆高压南部偏东风输送通道系统、海上高压后部东南风输送通道系统、河套倒槽前西南风输送通道系统、东北低槽前部偏南风输送通道系统等。3个风带流经地区恰好位于华北平原3个主要排放源群地区。      

一次典型区域大气污染事件的过程分析

2012年6月9-14日长江中下游地区发生了一次由夏季的秸秆焚烧引发的比较严重的区域性大气污染事件。污染持续期间,区域内4个典型城市(徐州、南京、合肥、武汉)污染变化过程有显著差异。该文首先通过应用卫星火点数据对污染源的逐日变化进行分析,同时利用城市空气监测数据(API)、城市天气数据和NCEP再分析资料,对各城市的污染过程(发生时间、持续过程,污染指数变化趋势)进行对比分析,并运用Hysplit-4模式反演污染事件中各城市污染物的扩散轨迹。结果表明:城市的地理、天气条件对城市受污染程度均有不同程度的影响,其中以气候因素为首要影响因素,表明城市环境容量的降低使得城市对污染的敏感度增加。针对现状,提出城市与区域大气污染进行防控的建议。     

汾渭平原吕梁市颗粒物潜在源及输送通道分析

基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM₁₀和PM_2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM₁₀下降了28μg/m³,PM_2.5下降了17μg/m³,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM₁₀污染的潜在源区主要位于西南方向,PM_2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM₁₀污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM_2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM₁₀均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.     

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O3及PM 10的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O3和PM10的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O3小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM10小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O3小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O3可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM10日均浓度超过PM10国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

典型时段区域污染过程分析及系统聚类法的应用

应用系统聚类法对2008年12月4─17日全国86个城市由空气污染指数(API)反算的ρ(PM₁₀₎进行聚类分析.结果表明:86个城市可以分为7个分区;根据ρ(PM₁₀₎的区域同步性特征及实况天气背景分析对7个分区进行了调整. 在12月4─17日的区域污染过程中,华北和华东2个地区为全国ρ(PM₁₀₎的高值区. 对华北和华东地区城市群ρ(PM₁₀₎的区域环境过程同步演变特征进行了对比分析,并根据天气型演变规律对形成原因进行了研究,建立了城市及区域环境污染过程与天气型背景的关系概念模型,揭示出天气型组合系统、分布、尺度、移动和演变是造成大气环境质量区域性、过程性特征和ρ(PM₁₀₎峰谷值出现的主要原因. 用聚类分析方法和所提出的概念模型可对我国城市和区域环境污染分区控制和成因进行深入研究.      

荆州市大气污染物周边源影响域的气候模拟研究

以大气污染物协同控制与精准治理的需求为导向,开展湖北省荆州市大气污染物的来源分析.基于FLEXPART-WRF模式揭示了2008—2017年荆州市PM_2.5周边源"影响域"的季节气候特征,估算了大气污染物区域传输和局地排放的相对贡献,确定出不同季节的大气污染物主要传输通道.结果表明,荆州地区PM_2.5主要"影响域"为湖北、湖南、河南和安徽省.不同季节湖北省外源传输对荆州PM_2.5"影响域"的贡献率分别为春季50.4%、夏季33.9%、秋季42.6%、冬季43.0%和年均45.1%.春季3条区域传输通道分别为北通道（沿南阳盆地-荆州）、东通道（沿长江航道-荆州）以及南通道（沿雪峰山-荆州）;夏季主要为南通道;秋、冬季分别为北通道、东北通道（沿大别山低山丘陵-荆州）及东通道.针对荆州主要3类重污染天气型的典型个例"影响域"分析表明,高压静稳型PM_2.5污染主要来源于本地排放,省内贡献率达87.8%;低压倒槽型PM_2.5污染主要来源于偏南输送和本地累积,省内贡献率达55.0%;冷锋输送型PM_2.5污染主要来源于北路区域传输,省外贡献率达77.2%.对于冬季重污染期间,建议重点围绕荆州本地与省内荆门、襄阳、孝感、天门、潜江、武汉、随州、宜昌及省外常德、南阳、信阳等地开展协作,加强区域间大气污染联防联控.该项研究可为区域大气污染精细化管控与靶向治理提供科学依据.     

中国环保重点城市API指数的时空模态区域分异

从区域空气污染监测、分析、预报研究与综合管理需求出发,利用经验正交函数EOF方法,将全国47个环保重点城市2004年7月1日～2006年6月30日2年逐日API指数(Air Pollution Index)时空分布资料分解为模态特征向量和时间系数,并对模态间差异性进行了Morlet小波分析,研究其频谱差异.在此基础上,建立了全国环保重点城市API指数时空模态区域分异体系.结果表明:以API指数作为评价指标,中国主要城市空气污染存在明显的区域分异,全国47个重点城市可分为10个区域,分别代表不同的污染时空模态.EOF及Morlet小波方法将全国47个环保重点城市API指数的时空分布清晰地表达出来,为空气污染区域分异研究提供了新的方法与思路.由于城市空间分布稀疏,难以涵盖全国所有城市的空气污染信息,因此,区域划分体系合理性有待进一步验证.     

大连市大气污染天气特征及污染成因模拟分析

利用大连市2014~2015年地面观测资料、高空地面形势场和2015年12月NCEP/NCAR再分析资料,结合WRF-CMAQ数值模式,对大连市污染天气特征和污染过程的成因进行分析研究.结果表明：2014~2015年大连市共有大气污染日数145d,占20%,大气污染天气过程35个;发生大气污染时的高空形势场主要为槽后脊前的西北气流场,占63%,槽前西南气流场次之,占21%,槽区、脊区各占6%;地面形势场主要表现为风速较小的均压场（68%）和等压线密集风速较大的非均压场（32%）两种气压场.2015年12月出现的5次污染过程中,大气层结均为稳定层结,且近地面水平风速均值较小,对污染物垂直方向和水平方向上的扩散起到抑制作用,导致空气质量恶化;模拟结果发现大连市冬季污染过程中大气气溶胶的的主要成分是硝酸盐、铵盐和硫酸盐等细颗粒物,其中硝酸盐占比最大,且污染过程的增幅最为明显,说明机动车和燃煤排放已对大连市城市污染的形成产生重要影响.     

中国华北区域城市间污染物输送研究

通过对华北地区城市间大气污染监测资料分析发现,城市之间存在着大气污染的相互影响和输送问题,大气污染是一个区域性的环境问题。治理和改善北京地区的大气环境,需要考虑周边地区影响,并实施综合性的污染控制和治理对策。使用二维欧拉统计模式,以SO2,SO42-,PM₁₀为模拟对象,模拟其远距离输送和沉降过程。对2002年的区域空气污染状况进行了模拟,模拟区域包括了所要研究的北京市、天津市、河北省等地区。利用实测资料对模式计算结果的检验显示,二者的相关系数平均为0 55。对资料的综合分析表明,北京大气环境中20%的PM₁₀及23%左右的SO2都是来自北京周边地区。      

天气形势对四川盆地区域性臭氧污染的影响

本研究结合地面观测资料,ERA5再分析数据和PCT客观分型法,分析了2014~2019年四川盆地区域性O₃污染特征以及天气形势与O₃污染的关系.结果表明,2014~2019年四川盆地O₃区域污染发生频数呈单峰型分布,于2016年达到峰值,且发生区域主要集中在成都平原城市群.在6种典型天气类型中,类型1、2、6为污染型,其海平面气压呈西高东低,四川盆地受低压系统控制.类型3、4为清洁型,其中类型3呈北高南低,且在四川盆地东部存在1个低值中心;类型4呈东高西低,在青藏高原区域有一些小范围的高压中心.在污染型天气形势下,四川盆地的气象条件为温度高、云量低、地面接收到的紫外辐射强、相对湿度低,加速了O₃的生成,再叠加类型1的静风条件不利于污染物扩散;类型2、6盛行的东南气流对O₃及其前体物的输送,造成污染型天气类型发生区域性O₃污染比例明显高于其他几种类型.此外,基于环流分型的预测结果表明环流形势对四川盆地各城市群区域O₃污染影响可以达到其年变化的2倍以上,对整个四川盆地O₃浓度变化的贡献率为34.8%~66.3%.     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.     

基于K-means聚类分析法的肇庆市干季PM2.5污染天气分型研究

通过分析肇庆市2013—2018年国控大气环境监测站的PM_(2.5)连续监测数据,发现肇庆市区PM_(2.5)浓度在干季(10月—次年4月)明显高于其余月份,轻度以上污染基本发生在干季,且PM_(2.5)浓度对年总浓度贡献达70.8%.基于Era-interim再分析资料采用K-means聚类分析法对2013—2018年干季逐日的海平面气压和10 m水平风进行分型,揭示了肇庆市易出现PM_(2.5)污染的6种大气环流形势,包括冷锋前部(CF)、变性高压脊(THR)、脊后槽前型(BRFT)、高压底后部(HSW)、弱冷高压脊(HR)和台风外围型(TP).2013—2016年易污染天气型影响天数呈明显减少趋势,2017—2018年呈增加趋势.不同天气型PM_(2.5)浓度与局地气象要素相关性不一致,其中CF、HR、HSW、TP天气型与湿度相关性最好,THR与风速、BRFT与气压相关性最好.PM_(2.5)污染除BRFT天气型主要以本地排放累积影响为主,其余易污染天气型存在不同尺度的外来输送影响,HSW、HR主要来自广州、清远、韶关, CF主要来自佛山、中山,THR来自广州、清远、佛山.同一污染天气型在不同月份的污染影响差异较大,其中HSW、THR污染型主要影响1月和10月,CF为1月和12月,HR为2月和12月,TP为10月,BRFT为1月和10—11月.不同年份的同一月份造成不同程度的PM_(2.5)污染除了排放影响,还与天气环流类型和同一天气型下的局地气象要素密切相关.     

基于多源观测资料的海峡西岸城市春季颗粒物污染研究

以海西区沿海城市为研究对象,重点分析了厦门地区2017年春季大气颗粒物污染过程中边界层要素演变及颗粒物水平和垂直分布特征,并利用地面观测数据、气溶胶激光雷达、卫星遥感分析等多源观测资料,探讨了3月1—2日颗粒物污染过程.研究表明,海西区颗粒物污染过程中,暖区条件下静稳小风和高温高湿条件有利于局地细颗粒物的吸湿增长,细颗粒物占比较高,而在受冷锋南下影响下东北大风和高湿条件下,粗颗粒占比较高;海西区沿海各城市的细颗粒污染趋势基本一致,而粗颗粒污染峰值在沿海城市由北向南依次出现,表现出显著的向南传输的特征;海西区细颗粒污染主要集中在近地面层,受人为源排放累积影响,粗颗粒则是由外源输入,并沉降至近地面附近;冷空气南下过程中,在由锋前暖区的静稳条件向冷锋过境转变时,气溶胶污染由局地累积向区域传输转变,颗粒物尺度也从细颗粒物转变为粗颗粒物.海西区空气总体较为清洁,在污染相对较小条件下,颗粒物污染是通过多来源、多尺度的污染物造成的,是受细颗粒局地源产生和输送及外源粗颗粒物的输入和沉降共同影响的.     

东北吉林地区云水化学航测研究

利用飞机航测于2007年夏季在东北吉林地区采集了24个云水样品,对云水的pH值与主要无机水溶性离子成分进行分析.结果表明,该地区云水呈酸性,平均pH值为4.93;主要离子成分依次为SO42- 109.7 meq/L, NH4+ 74.8 meq/L, Ca2+ 71.9 meq/L,和NO3- 51.4 meq/L; SO42-/NO3-的当量比为2.1,与龙凤山降水样品比值相当.云水离子浓度主要受天气形势及气团输送特征影响.集合后推气流轨迹分析表明离子浓度最高的云水样品主要受到华北地区污染输送的影响.对比同步采集的高空云水与地面降水样品,发现云下冲刷过程可对降水酸度起到一定的中和作用.